机器学习导论在线电子书 pdf 下载 txt下载 epub 下载 mobi 下载 2025

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Ethen Alpaydin 作者

机械工业出版社

范明译者

2009-6 出版日期

272 页数

39.00元价格

平装

计算机科学丛书丛书系列

9787111265245 图书编码

机器学习导论在线电子书图书标签: 机器学习人工智能数据挖掘计算机计算机科学 MachineLearning AI 基础知识

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发表于2025-02-16

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机器学习导论在线电子书用户评价

评分☆☆☆☆☆

讲了这么多东西才200多页，还不如叫机器学习目录

评分☆☆☆☆☆

和老师讲的很相似，要是早点看到这本书就好了~

评分☆☆☆☆☆

内容广而浅

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讲了这么多东西才200多页，还不如叫机器学习目录

机器学习导论在线电子书著者简介

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机器学习导论在线电子书图书描述

《机器学习导论》对机器学习的定义和应用实例进行了介绍，涵盖了监督学习。贝叶斯决策理论。参数方法、多元方法、维度归约、聚类、非参数方法、决策树。线性判别式、多层感知器，局部模型、隐马尔可夫模型。分类算法评估和比较，组合多学习器以及增强学习等。机器学习的目标是对计算机编程，以便使用样本数据或以往的经验来解决给定的问题。已经有许多机器学习的成功应用，包括分析以往销售数据来预测客户行为，人脸识别或语音识别，优化机器人行为以便使用最少的资源来完成任务，以及从生物信息数据中提取知识的各种系统。为了对机器学习问题和解进行统一的论述，《机器学习导论》讨论了机器学习在统计学、模式识别、神经网络。人工智能。信号处理、控制和数据挖掘等不同领域的应用。对所有学习算法都进行了解释，以便读者可以容易地将书中的公式转变为计算机程序。《机器学习导论》可作为高等院校计算机相关专业高年级本科生和研究生的教材，也可供研究机器学习方法的技术人员参考。

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